# 子程序，或者称为函数，在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，B在执行过程中又调用了C，C执行完毕返回，B执行完毕返回，最后是A执行完毕。
# 所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。子程序调用总是一个入口，一次返回，调用顺序是明确的。

# 而协程的调用和子程序不同。
# 协程看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序内部可中断，然后转而执行别的子程序，在适当的时候再返回来接着执行。

# 看起来有点像多线程，但协程的特点在于是一个线程执行，那和多线程比，协程有何优势？
# 最大的优势就是协程极高的执行效率。因为子程序切换不是线程切换，而是由程序自身控制，因此，没有线程切换的开销，和多线程比，线程数量越多，协程的性能优势就越明显。
# 第二大优势就是不需要多线程的锁机制，因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在协程中控制共享资源不加锁，只需要判断状态就好了，所以执行效率比多线程高很多。

# Python对协程的支持是通过generator实现的。
# 在generator中，我们不但可以通过for循环来迭代，还可以不断调用next()函数获取由yield语句返回的下一个值。
# 但是Python的yield不但可以返回一个值，它还可以接收调用者发出的参数。

def consumer():
    r = ''
    while True:
        # consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回；
        n = yield r
        if not n:
            return
        print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
        r = '200 OK'
def produce(c):
    # 首先调用c.send(None)启动生成器；
    c.send(None)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print('[PRODUCE] Producing %s...' % n)
        # 然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行；
        r = c.send(n)
        # produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息；
        print('[PRODUCE] Consumer return: %s...' % r)
    # produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束。
    c.close()

# 注意到consumer函数是一个generator
c = consumer()
# 把一个consumer传入produce
produce(c)

# 整个流程无锁，由一个线程执行，produce和consumer协作完成任务，所以称为“协程”，而非线程的抢占式多任务。

